Dr. Thomas L. Hager, グローバル・アカウント・バンキング、金融市場、保険担当副社長 at レノボ Dr. Thomas L. Hager グローバル・アカウント・バンキング、金融市場、保険担当副社長 at レノボ

2025年およびその先の金融サービスにおける包括的なAIビジョン

金融サービス業界（FSI）は、AIが長い間現実である、ただのハYPEサイクルではなく、夢物語ではない領域です。分析とデータサイエンスが、不正検出、反マネーロンダリング（AML）、リスク管理などの分野に根付いていますが、業界は、ジェネレーティブAIベースのテクノロジーによって推進される、AIを搭載した別の波を先導することになります。業界は、インターネットの採用やスマートフォンの導入に匹敵する、AI革命の瀬戸際に立っています。モバイルデバイスが新しいエコシステムや消費者行動を生み出したように、AI、特にGenAIベースのシステムは、仕事、顧客とのやり取り、リスク管理の方法を根本的に変えることになります。変化の準備ができている組織は、セキュリティ、生産性、効率、顧客体験、収益の面で変革的な変化を経験することになります。ほとんどのデータ漏洩は、ユーザーの資格情報が侵害されたことが原因であるため、AIのセキュリティ戦略は、エンドユーザーの教育に注目するだけでなく、最新のPCプロセッサによって可能なデバイスレベルのエンパワーメントにも依存します。まず、FSIが先駆者的である理由を見てみましょう。AIセクター皮肉なことに、保守的な評判を持つFSIは、データを管理するための賢い新しい方法を見つけることに常に先駆者的でした。特に、大量のデータを管理する必要があります。これは、FSIで生成される大量のデータが、恒久的なボリューム、バラエティ、速度の課題を提起し、厳格な規制環境が、AIを歓迎する強力な理由となるためです。イノベーションとリスクのバランス各業界は、AIの実証プロジェクトの後に生じる、苛立たしいパラリシスを理解するでしょう。多くの興奮する実験ですが、ROIはどこにあるのでしょうか？AIの実装は、以下のような多くの心配をもたらします。 どこから始めるか 戦略的アプローチの欠如（AIのためのAI） データの7つのV（ボリューム、バリディティ、有効性、価値、速度、変動性、変動性） スキルセットのギャップと人材不足 進化するサイバーセキュリティリスクの管理 AIとGenAIに関する進化するコンプライアンス法の遵守（国や地域によって異なる） さまざまなソースからの単純または複雑なデータの統合（特にレガシーシステム、データシロ、幻覚） 透明性、説明可能性、公平性/偏りの欠如の確保 顧客のデータプライバシーと従業員の抵抗に関する信頼 顧客データと機密取引戦略の外部への漏洩（例：ChatGPTは、一部の大手機関では禁止されている） 低性能のハードウェアとデバイス データの通貨 ガバナンス 置き換えの恐怖 オンプレミス、ハイブリッド、パブリッククラウドのバランス セキュリティに根ざしたAI業界がAIの採用に意欲を持っている場合、セキュリティ、特にサイバーセキュリティとデータ保護への懸念も持っています。精度、説明可能性、透明性に加えて、セキュリティは、ビジネスプロセスにおけるAIの統合の基盤です。これには、世界中のさまざまなAI規制（EU AI法、デジタル運用耐性法（DORA）、米国の分散モデル、GDPRなど）に従うこと、データプライバシーと情報セキュリティを確保することが含まれます。従来のITシステムとは異なり、AIソリューションは、責任ある、倫理的、信頼できるものとなるためには、強力なガバナンスと堅牢なセキュリティ対策に基づいて構築される必要があります。ただし、FSIにおけるAIの統合は、新しい攻撃ベクトルをもたらします。サイバーセキュリティ攻撃、データ汚染（AIモデルに使用されるトレーニングデータの操作により、不正確または悪意のある出力が生じる）、モデル逆転攻撃（攻撃者がAIモデルの応答から機密情報を推測する）、およびAIモデルを欺くために設計された悪意のある入力などです。責任あるAI責任あるAIは、AIツールの開発と実装において不可欠です。テクノロジーを活用する際に、AIが法的、倫理的、公平、プライバシーを保ち、説明可能で安全であることが重要です。これは、透明性、公平性、説明責任を優先するFSIにとって不可欠です。組織が遵守すべき責任あるAIの6つの柱は以下のとおりです。 多様性と包括性 – AIが多様な視点を尊重し、偏見を避けることを保証します。 プライバシーとセキュリティ – ユーザーデータを堅牢なセキュリティとプライバシーメジャーで保護します。 説明責任と信頼性 –...